这里我们使用了shape属性获取数组的形状,并通过索引1获取列数。 至此,我们已经完成了获取数组的列数的所有步骤。 示例代码 下面是完整的示例代码,包括导入NumPy库、创建数组和获取数组列数: importnumpyasnp arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])num_cols=arr.shape[1]print("数组的列数:",num_cols) 1. ...
shape:行数和列数 size:元素个数 1. 2. 3. 使用numpy首先要导入模块 import numpy as np #为了方便使用numpy 采用np简写 1. 列表转化为矩阵: array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #列表转化为矩阵 print(array) """ array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) """ 1. 2. 3. 4. 5. 6...
取C 的1 3行,3 4 列,定义Z = [0,2] #定义行数d = [2,3] #定义列数 #代码C_zd = C[z,d] 则结果为: 由结果分析取的是第一行第三列和第三行第四列的数据,并非我们想要的结果。 正确分析: C_A = c[[0,2]] #先取出想要的行数据C_A = C_A[:,[2,3]] #再取出要求的列数据print...
print(np.size(X,0))#行 print(np.size(X,1))#列 看这儿的函数介绍Numpy size() function | Python 可以看到,numpy 里面的 size 函数是有一个 axis 参数的,这个参数指定了要计算那个维度的数据大小 这种方式也可以获得列
python 列表转换为numpy数组 numpy.array(list)
17# 创建一个在0到1之间均匀分布的5个数 18arr4 = np.linspace(0, 1, 5) 19print(arr4) # [0. 0.25 0.5 0.75 1. ] 💡小贴士:使用np.random.rand()可以创建随机数组,这在机器学习中经常用到哦! 3. 3. 数组操作大法 Numpy数组最强大的地方是它的...
importnumpyasnp# 相同行数,相同列数a=np.arange(12).reshape(3,4)b=np.arange(20,32).reshape(3,4)print(a+b)print(b*a)# 相同行数c=np.arange(12).reshape(3,4)d=np.arange(3).reshape(3,1)print(c+d)print(c-d)# 相同列数e=np.arange(12).reshape(4,3)f=np.arange(3).reshape(...
importnumpyasnpnp.__version__>>>'1.18.5'code> 2.1、数组创建 首先我们来看看基本的创建方法,对于数组的创建我们使用np.array,可以使用列表或者嵌套列表生成数组,其中创建多维数组时候注意括号的添加。 # 创建一维数组 np.array([1,2,3]) >>> array([1, 2, 3]) ...
**导入numpy库** import numpy as np 1 二、numpy原生数组的创建 1、np.array()array()：创建一个数组 2、np.eye()eye(N,M,K)：创建一个对角线为1的二维数组 N：为输出的行数 M：为输出的列数，默认与N相同 K：可以理解为数值为1的对角线的偏移量，k为正，则向右移动，为负，则向左移动 3、np...